人工智能技术变革的收入分配效应研究：前沿进展与综述

文章从人工智能的技术特征出发,基于功能性和规模性收入分配视角,梳理了人工智能的收入分配机制与效应。从机理上看,人工智能的资本偏向性通过用资本替代劳动,降低劳动收入份额,扩大了要素收入差距;人工智能的数据偏向性通过发挥数据优势,催生"赢者通吃"市场,扩大了数字平台企业间和企业内的收入差距;人工智能的技能偏向性通过提高技能溢价和岗位极化,扩大了技能、岗位内部的工资差距,但同时也通过推动技能需求变化和组织变革,增加女性就业与收入,缩小性别收入差距。从分配效应看,短期内人工智能的技术偏向性会使数据、技术、资本和高技能劳动力等要素优先受益,收入差距扩大,但从长期看,随着人工智能生产率效应和岗位创造效应释放,以及高技能人才供给增加,收入差距扩大趋势将得到缓解。此外,针对数据、资本和劳动要素的收入分配政策调整,也有助于治理人工智能引致的国民收入分配失衡问题。